Identificação de barras críticas de um sistema elétrico quanto à estabilidade de tensão mediante aplicação de metaheurísticas.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: OLIVEIRA , Thaiana Catarina Melo de.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
ACO
PSO
Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/43435
Resumo: Para avaliar a estabilidade estática de tensão, tão importante para a segurança operacional de um sistema elétrico, o procedimento é incrementar simultânea e continuamente, à mesma taxa, a carga em todas as barras do sistema até se alcançar o ponto de máximo carregamento. Assim, se consegue identificar as barras em que o sistema é mais sensível ao aumento de carga. Nesta dissertação se propõe uma metodologia para a identificação das barras críticas de um sistema elétrico, definidas como aquelas nas quais o menor aumento concentrado de carga leva o sistema ao limite de estabilidade. O novo procedimento é uma generalização do procedimento usual de cálculo do limite de estabilidade, que fornece informação complementar importante sobre as barras nas quais o sistema é menos tolerante ao crescimento de carga. Para identificação do conjunto de barras críticas, foi desenvolvido um algoritmo que combina o método de cálculo de fluxo de carga continuado com metaheurísticas do tipo populacional bio-inspirada. Duas dessas metaheurísticas foram experimentadas: PSO (Particle Swarm Optimization) e ACO (Ant Colony Optimization). A metodologia foi aplicada aos sistemas teste IEEE 14 barras e IEEE 57 barras, considerando os seguintes cenários para cada sistema: determinação da barra mais crítica e das m barras mais críticas, sendo m = 3 no primeiro sistema e m = 5 no segundo. As análises realizadas constataram que o limite de estabilidade do sistema depende diretamente das barras cujas cargas são incrementadas, evidenciando que as barras mais críticas não coincidem necessariamente com as mais sensíveis que são identificadas pelos métodos convencionais. Nos testes realizados, ambas as metaheurísticas apresentaram desempenho satisfatório, contudo, a ACO apresentou convergência superior à da PSO em cenários mais complexos. Os resultados indicam que o método proposto contribui para o estado da arte no estudo de estabilidade estática de tensão, oferecendo uma alternativa viável para situações específicas, como a instalação de grandes blocos de carga em sistemas elétricos.
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Nesta dissertação se propõe uma metodologia para a identificação das barras críticas de um sistema elétrico, definidas como aquelas nas quais o menor aumento concentrado de carga leva o sistema ao limite de estabilidade. O novo procedimento é uma generalização do procedimento usual de cálculo do limite de estabilidade, que fornece informação complementar importante sobre as barras nas quais o sistema é menos tolerante ao crescimento de carga. Para identificação do conjunto de barras críticas, foi desenvolvido um algoritmo que combina o método de cálculo de fluxo de carga continuado com metaheurísticas do tipo populacional bio-inspirada. Duas dessas metaheurísticas foram experimentadas: PSO (Particle Swarm Optimization) e ACO (Ant Colony Optimization). A metodologia foi aplicada aos sistemas teste IEEE 14 barras e IEEE 57 barras, considerando os seguintes cenários para cada sistema: determinação da barra mais crítica e das m barras mais críticas, sendo m = 3 no primeiro sistema e m = 5 no segundo. As análises realizadas constataram que o limite de estabilidade do sistema depende diretamente das barras cujas cargas são incrementadas, evidenciando que as barras mais críticas não coincidem necessariamente com as mais sensíveis que são identificadas pelos métodos convencionais. Nos testes realizados, ambas as metaheurísticas apresentaram desempenho satisfatório, contudo, a ACO apresentou convergência superior à da PSO em cenários mais complexos. Os resultados indicam que o método proposto contribui para o estado da arte no estudo de estabilidade estática de tensão, oferecendo uma alternativa viável para situações específicas, como a instalação de grandes blocos de carga em sistemas elétricos.To evaluate static voltage stability, which is so important for the operational safety of an electrical system, the procedure is to simultaneously and continuously increase the load on all buses in the system at the same rate until the point of maximum load is reached. In this way, it is possible to identify the buses where the system is most sensitive to load increases. This dissertation proposes a methodology for identifying the critical buses of an electrical system, defined as those for which even a small concentrated load increase pushes the system to its stability limit. The new procedure is a generalization of the usual procedure for calculating the stability limit, which provides important complementary information about the buses where the system is least tolerant of load growth. To identify the set of critical buses, an algorithm was developed that combines the continuous load flow calculation method with bio-inspired population-type metaheuristics. Two of these metaheuristics were tested: PSO (Particle Swarm Optimization) and ACO (Ant Colony Optimization). The methodology was applied to the IEEE 14-bus and IEEE 57-bus systems, considering the following scenarios for each system: determining the most critical bus and the m most critical buses, with m = 3 in the first system and m = 5 for the second. The analysis showed that the system's stability limit depends directly on the buses whose loads are increased, showing that the most critical bus does not necessarily coincide with the most sensitive ones identified by conventional methods. In the conducted experiments, both metaheuristics achieved satisfactory performance, nevertheless, ACO demonstrated superior convergence to PSO, particularly in the more complex scenarios. The results indicate that the proposed method contributes to the state of the art in the study of static voltage stability, offering a viable alternative for specific situations, such as the installation of large load blocks in electrical systems.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGSOUZA, Benemar Alencar de.SOUZA, B. A.http://lattes.cnpq.br/4987294390789975REIS, Raphael Leite de Andrade.AZEVEDO, Wilker Victor da Silva.NEVES, Washington Luiz Araújo.OLIVEIRA , Thaiana Catarina Melo de.2025-06-272025-09-25T13:41:50Z2025-09-252025-09-25T13:41:50Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/43435OLIVEIRA, Thaiana Catarina Melo de. Identificação de barras críticas de um sistema elétrico quanto à estabilidade de tensão mediante aplicação de metaheurísticas. 2025. 85 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2025.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2025-11-18T06:01:09Zoai:dspace.sti.ufcg.edu.br:riufcg/43435Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512025-11-18T06:01:09Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
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